人工智能时代安全焦虑缓解框架研究_基于SCAB与PRIS协议

数据集概述

本数据集为一篇学术文档，聚焦人工智能时代的“安全焦虑”问题，将其定义为与技术压力、算法厌恶等相关的构念，提出SCAB（主权、一致性等）和PRIS（精神病风险交互评分）两种缓解框架，并通过五个现实场景说明应用路径，同时包含评估计划与伦理考量。

文件详解

• 文件名称: Academic Safety Anxiety & SCAB.pdf
• 文件格式: PDF (.pdf)
• 文件内容: 该文档系统阐述人工智能时代安全焦虑的概念界定、形成机制，提出SCAB协议（用于行为与治理护栏）和PRIS协议（用于人机交互风险早期检测）两种缓解框架，结合保护动机理论等理论基础，通过五个场景（AI伴侣、消费诈骗等）说明干预路径，并包含评估计划与伦理文化考量。

适用场景

• 人工智能产品设计研究：指导AI系统的安全护栏设计与用户体验优化
• 人机交互安全研究：分析人类-AI交互中的风险模式及早期检测方法
• 技术伦理与治理研究：探索AI应用中的安全焦虑缓解与信任校准策略
• 心理学与行为科学研究：验证保护动机理论等在AI安全焦虑领域的适用性
• 组织政策制定：为企业或机构制定AI使用相关的管理政策提供参考框架